使用边缘检测器计数水稻 （OPENCV)

图像处理中，大部分的处理方法都需要事先把彩色图转换成灰度图才能进行相关的计算、识别。转换灰度图的公式是，对一个RGB值，R、G、B分别是其3色分量，计算：Gray = R * 0.299 + G *0.587 + B * 0.114然后将Gray分别替换掉原来的3色分量。

决策树C++实现，可用于数据分类、图像处理等，多棵决策树可组成随机森林分类器，代码中自带简单分类样例

将tif图片转换为bmp CONTENTS ======== 1. Target platforms 2. Description 3. Installation 4. Read this 5. Known bugs & problems 6. More informations 7. Contact

本程序得先通过摄像机标定，获取内参矩阵和畸变系数矩阵，然后根据learning opencv 中的方法进行鸟瞰变换。其中有可执行的程序，和源代码

图像生产过程中HHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJ

基于K-means的彩色图像分割算法，这是源代码，以供大家参考和学习。。。特征空间聚类法进行图像分割是将图像空间中的像素用对应的特征空间点表示，根据它们在特征空间的聚集对特征空间进行分割，然后将它们映射回原图像空间，得到分割结果。其中，C均值聚类K均值算法先选K个初始类均值，然后将每个像素归入均值离它最近的类并计算新的类均值。

Hough变换是一种使用表决原理的参数估计技术。其原理是利用图像空间和Hough参数空间 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

背景建模以及几种阴影去除方法，比如基于颜色、梯度、阴影训练、几何等方法。有需要的可以下载进行尝试，效果还可以。

Fig2.jpg是有渐晕现象的拍摄图片  func_k.m 是渐晕模型中的参数设置 vignetting.m是主函数 主函数如下： Pi = 3.1416; d = 400; w = 0.0236 * Pi; figure(1); fid = imread("e:matlab71fig2.jpg");    %打开有格式文件 subplot(1,2,1); imshow(fid);

人工蜂群 （ABC） 算法由 Karaboga 最近发明是一种生物启发的优化算法，已被证明是一些常规的生物启发的算法，如遗传算法 （GA）、 差分进化 （DE） 和粒子群优化算法 （PSO） 的竞争力。然而，仍有不足在 ABC 算法 关于其解决方案搜索方程，是善于探索，但在剥削穷人。粒子群优化算法的启发，提出了改进的 ABC 算法由全球最好的 （gbest） 解决方案的信息纳入改善剥削的方程解搜索调用 gbest 指导 ABC （GABC） 算法。在一组数值的基准函数的测试实验结果表明 GABC 算法可以超越 ABC 算法在大多数实验。